Capacity building and mentorship among pan-Canadian early career researchers in community-based primary health care
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe activities and outcomes of a cross-team capacity building strategy that took place over a five-year funding period within the broader context of 12 community-based primary health care (CBPHC) teams. BACKGROUND: In 2013, the Canadian Institutes of Health Research funded 12 CBPHC Teams (12-Teams) to conduct innovative cross-jurisdictional research to improve the delivery of high-quality CBPHC to Canadians. This signature initiative also aimed to enhance CBPHC research capacity among an interdisciplinary group of trainees, facilitated by a collaboration between a capacity building committee led by senior researchers and a trainee-led working group. METHODS: After the committee and working group were established, capacity building activities were organized based on needs and interests identified by trainees of the CBPHC Teams. This paper presents a summary of the activities accomplished, as well as the outcomes reported through an online semistructured survey completed by the trainees toward the end of the five-year funding period. This survey was designed to capture the capacity building and mentorship activities that trainees either had experienced or would like to experience in the future. Descriptive and thematic analyses were conducted based on survey responses, and these findings were compared with the existing core competencies in the literature. FINDINGS: Since 2013, nine webinars and three online workshops were hosted by trainees and senior researchers, respectively. Many of the CBPHC Teams provided exposure for trainees to innovative methods, CBPHC content, and showcased trainee research. A total of 27 trainees from 10 of the 12-Teams responded to the survey (41.5%). Trainees identified key areas of benefit from their involvement in this initiative: skills training, networking opportunities, and academic productivity. Trainees identified gaps in research and professional skill development, indicating areas for further improvement in capacity building programs, particularly for trainees to play a more active role in their education and preparation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».